library(readxl)
data <- read_excel("Documents/Аспирантура/Виньетки/данные/data_Politnauka1.xlsx")
View(data)

library(margins)
library(coefplot)
library(stargazer)
library(ggeffects)
library(ggplot2)

#Преобразование переменных#

data$cyberthreat_perception <- data$cyberthreat_perception + 1

#---------------- H1
# Респонденты с высоким уровнем гражданской идентичности с большей вероятностью поддержат ограничительные меры, 
#чем респонденты с низким уровнем идентичности.

sm_h1 <- lm(sm ~ civic_identity_index + priv_threat_group + nat_threat_group + gender + age + educ + income + urban, data = data)
fr_h1 <- lm(fr ~ civic_identity_index + priv_threat_group + nat_threat_group + gender + age + educ + income + urban, data = data)

summary(sm_h1)
summary(fr_h1)

#---------------- H2
#Среди респондентов со слабой гражданской идентичностью, респонденты, 
#получившие информацию об угрозе личной безопасности, с большей вероятностью 
#поддержат государственные рестриктивные меры, 
#чем респонденты, получившие информацию об угрозе национальной безопасности.

sm_h2 <- lm(sm ~ civic_identity_index + priv_threat_group + nat_threat_group + civic_identity_index*priv_threat_group + civic_identity_index*nat_threat_group + gender + age + educ + income + urban, data = data)
fr_h2 <- lm(fr ~ civic_identity_index + priv_threat_group + nat_threat_group + civic_identity_index*priv_threat_group + civic_identity_index*nat_threat_group + gender + age + educ + income + urban, data = data)

summary(sm_h2)
summary(fr_h2)

#---------------- H3
#Респонденты, имеющие высокий уровень политического доверия и считающие киберугрозы наиболее опасными, 
#с большей вероятностью поддержат предложенные меры, чем другие респонденты.

sm_h3 <- lm(sm ~ polit_trust + cyberthreat_perception + polit_trust*cyberthreat_perception + priv_threat_group + nat_threat_group + gender + age + educ + income + urban, data = data)
fr_h3 <- lm(fr ~ polit_trust + cyberthreat_perception + polit_trust*cyberthreat_perception + priv_threat_group + nat_threat_group + gender + age + educ + income + urban, data = data)

summary(sm_h3)
summary(fr_h3)

#Marginal plots#

ggpredict(sm_h3, terms = c("polit_trust", "cyberthreat_perception")) |> plot()
ggpredict(fr_h3, terms = c("polit_trust", "cyberthreat_perception")) |> plot()

ggpredict(sm_h3, terms = c("cyberthreat_perception", "polit_trust")) |> plot(use.theme = F)
ggpredict(fr_h3, terms = c("cyberthreat_perception", "polit_trust")) |> plot(use.theme = F)

theme_set(theme_bw())
ggpredict(sm_h3, terms = c("cyberthreat_perception", "polit_trust")) |> plot(colors = 'bw')+theme_minimal() + 
  labs(title = "Регулирование социальных сетей (SM)",
       x = "Оценка киберугроз",
       y = "Поддержка введения меры")

ggpredict(sm_h3, terms = c("cyberthreat_perception", "polit_trust")) |> plot(colors = "bw")+theme_minimal() + 
  labs(title = "Регулирование социальных сетей (SM)",
       x = "Оценка киберугроз",
       y = "Поддержка введения меры", linetype = 
       '      Уровень 
       политического
       доверия')+ scale_linetype_manual(values = 1:5, labels = c("Низкий", "Средний", "Высокий"))

ggpredict(fr_h3, terms = c("cyberthreat_perception", "polit_trust")) |> plot(colors = "bw")+theme_minimal() + 
  labs(title = "Введение системы распознавания лиц (FR)",
       x = "Оценка киберугроз",
       y = "Поддержка введения меры", linetype = 
         '      Уровень 
       политического
       доверия')+ scale_linetype_manual(values = 1:5, labels = c("Низкий", "Средний", "Высокий"))


